Snowflake
Snowflake es un almacén de datos SQL en la nube creado específicamente y proporcionado como software como servicio (software como servicio (SaaS)). Snowflake proporciona un almacén de datos más rápido, fácil de usar y mucho más flexible que las ofertas tradicionales de almacén de datos. Con la arquitectura única y patentada de Snowflake, es fácil acumular todos tus datos, habilitar análisis rápidos y obtener información basada en datos para todos tus usuarios.
Braze ofrece dos integraciones con Snowflake. Juntas, proporcionan un pipeline de datos bidireccional completo entre tus entornos de Braze y Snowflake.
Elegir una integración
Uso compartido de datos (de Braze a Snowflake)
Secure Data Sharing de Snowflake te da acceso seguro y en tiempo real a los datos de participación y de campañas de Braze directamente en tu instancia de Snowflake. No se copian ni transfieren datos entre cuentas: todo el uso compartido se realiza a través de la capa de servicios y el almacén de metadatos exclusivos de Snowflake.
Usa el uso compartido de datos cuando quieras:
- Consultar datos de eventos y campañas de Braze con SQL de Snowflake
- Crear informes complejos y realizar modelos de atribución
- Combinar los datos de Braze con otros datos de tu almacén de Snowflake
- Comparar tus datos de participación entre canales, sectores y plataformas de dispositivos
Para ver las instrucciones de configuración, consulta Uso compartido de datos con Snowflake.
Ingesta de datos en la nube (de Snowflake a Braze)
La ingesta de datos en la nube (CDI) te permite sincronizar datos de tu instancia de Snowflake directamente en Braze. Así puedes mantener actualizados en Braze los atributos de usuario, los eventos y las compras con tu almacén de datos de referencia.
Usa la ingesta de datos en la nube cuando quieras:
- Sincronizar atributos de usuario de Snowflake con los perfiles de usuario de Braze
- Enviar datos de eventos o compras de Snowflake a Braze
- Mantener Braze sincronizado con las transformaciones de datos que se producen en tu almacén
- Evitar crear y mantener canalizaciones ETL personalizadas de Snowflake a Braze
Para obtener más información sobre el uso compartido de datos de Snowflake, consulta Introducción a Secure Data Sharing.
Resolución de identidades con Snowflake
Snowflake ofrece un acelerador de soluciones de datos de resolución de identidades (IDR) que te permite crear gráficos de resolución de identidades propios y de terceros directamente en tu entorno de Snowflake. Esta solución usa coincidencia determinista, coincidencia aproximada, coincidencia probabilística y por aprendizaje automático (ML), y adjudicación mediante modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para resolver las identidades de los clientes en todos tus orígenes de datos.
Cuando usas Braze con Snowflake IDR:
- Usa el uso compartido de datos para enviar los datos de participación y Campaign de Braze a tu instancia de Snowflake, donde se convierten en un origen para la resolución de identidades.
- Crea tu gráfico de resolución de identidades en Snowflake con el acelerador de soluciones IDR e incorpora los datos de Braze junto con tus otros puntos de intervención con los clientes.
- Usa Cloud Data Ingestion para sincronizar las identidades resueltas de vuelta en Braze y mantener los perfiles de usuario unificados y actualizados.
Este flujo de trabajo te permite mantener una vista única y sin duplicados de cada cliente en todos los sistemas, mientras activas esos datos en Braze para Campaigns y mensajería.
Para empezar con el acelerador de soluciones IDR de Snowflake, colabora con el equipo de tu cuenta de Snowflake o consulta la documentación del acelerador de soluciones IDR.
Requisitos previos
Antes de poder usar esta característica, tendrás que completar lo siguiente:
| Requisito | Descripción |
|---|---|
| Acceso a Braze | Para acceder a esta característica en Braze, tendrás que ponerte en contacto con tu administrador de cuentas o de éxito del cliente de Braze. |
| Permisos del espacio de trabajo de Braze | Ver integraciones de Currents para ver el uso compartido de datos. Editar integraciones de Currents para crear, actualizar o eliminar un recurso compartido de datos. |
| Cuenta de Snowflake | Una cuenta de Snowflake con permisos de admin. Para los clientes que no están sujetos a HIPAA, se admiten las ediciones Standard o Enterprise de Snowflake. Para el uso compartido de datos conforme a HIPAA, se requiere la edición Business Critical. |
Configurar Secure Data Sharing
En Snowflake, el uso compartido de datos se produce entre un proveedor de datos y un consumidor de datos. En este contexto, tu cuenta de Braze es el proveedor de datos porque crea y envía el recurso compartido de datos (datashare), mientras que tu cuenta de Snowflake es el consumidor de datos porque utiliza ese recurso compartido para crear una base de datos. Para más información, consulta Snowflake: Consumir datos compartidos.
Paso 1: Envía el recurso compartido de datos desde Braze
- En Braze, ve a Integraciones de socios > Compartir datos.
- Introduce los detalles y el localizador de tu cuenta de Snowflake. Para obtener el localizador de tu cuenta, ejecuta
SELECT CURRENT_ACCOUNT()en la cuenta de destino. - Si estás usando un recurso compartido CRR, especifica el proveedor de nube y la región.
- Cuando hayas terminado, selecciona Create Datashare. Esto enviará el recurso compartido de datos a tu cuenta de Snowflake.
Paso 2: Crea la base de datos en Snowflake
- Al cabo de unos minutos, deberías recibir el recurso compartido de datos entrante en tu cuenta de Snowflake.
- Con el recurso compartido de datos entrante, crea una base de datos para ver y consultar las tablas. Por ejemplo:
CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name>
- Concede privilegios para consultar la nueva base de datos.
Si eliminas y vuelves a crear un recurso compartido en el panel de Braze, debes eliminar la base de datos creada anteriormente y volver a crearla con CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name> para consultar el recurso compartido entrante.
Si tienes varios espacios de trabajo que comparten datos con la misma cuenta de Snowflake, consulta las preguntas frecuentes sobre el uso compartido de datos de Snowflake para obtener orientación sobre cómo administrar configuraciones con varios espacios de trabajo.
Uso y visualización
Una vez aprovisionado el recurso compartido de datos, tendrás que crear una base de datos a partir del recurso compartido de datos entrante. Así, todas las tablas compartidas aparecerán en tu instancia de Snowflake y podrás consultarlas como cualquier otro dato que almacenes en tu instancia. Sin embargo, ten en cuenta que los datos compartidos son de solo lectura: solo se pueden consultar, pero no modificar ni eliminar de ninguna manera.
Al igual que con Currents, puedes usar Snowflake Secure Data Sharing para:
- Crear informes complejos
- Realizar modelos de atribución
- Compartir de forma segura dentro de tu propia empresa
- Asignar datos de eventos sin procesar o datos de usuario a un CRM (como Salesforce)
- Y más
Para ver una lista completa de las tablas y columnas disponibles, consulta la referencia de tablas SQL. El uso compartido de datos de Snowflake incluye todas las tablas de esa referencia, además de tablas adicionales exclusivas de Snowflake para instantáneas, registros de cambios de campañas y Canvas, eventos de la consola de agentes y eventos de reintento de mensajes.
También puedes descargar los esquemas de las tablas sin procesar como archivo de texto.
Esquema de ID de usuario
Ten en cuenta las siguientes diferencias entre las convenciones de nomenclatura de Braze y Snowflake para los ID de usuario.
| Esquema de Braze | Esquema de Snowflake | Descripción |
|---|---|---|
braze_id |
"USER_ID" |
El identificador único que Braze asigna automáticamente. |
external_id |
"EXTERNAL_USER_ID" |
El identificador único del perfil de un usuario que establece el cliente. |
Información importante y limitaciones
Cambios que rompen la compatibilidad frente a cambios que no la rompen
Cambios que no rompen la compatibilidad
Los cambios no disruptivos pueden ocurrir en cualquier momento y generalmente proporcionan funcionalidad adicional. Ejemplos de cambios no disruptivos:
- Agregar una nueva tabla o vista
- Agregar una columna a una tabla o vista existente
Como las columnas nuevas se consideran cambios que no rompen la compatibilidad, Braze recomienda encarecidamente enumerar explícitamente las columnas que te interesan en cada consulta en lugar de usar consultas SELECT *. Otra opción es crear vistas que nombren explícitamente las columnas y luego consultar esas vistas en lugar de las tablas directamente.
Cambios que rompen la compatibilidad
Cuando es posible, los cambios de última hora van precedidos de un anuncio y un periodo de migración. Algunos ejemplos de cambios de última hora son:
- Eliminar una tabla o vista
- Eliminar una columna de una tabla o vista existente
- Cambiar el tipo o la nulabilidad de una columna existente
Regiones de Snowflake
Actualmente, Braze aloja todos los datos a nivel de usuario en las regiones de Snowflake AWS US East-1, EU-Central (Fráncfort), AP-Northeast-1 (Tokio), AP-Southeast-2 (Sídney) y AP-Southeast-3 (Yakarta). Para usuarios fuera de esas regiones, Braze puede ofrecer el uso compartido de datos a clientes conjuntos que alojen su infraestructura de Snowflake en cualquier región de AWS, Azure o GCP.
Retención de datos
Política de retención
Todos los datos con más de dos años de antigüedad se archivan y se trasladan a un almacenamiento a largo plazo. Como parte del proceso de archivado, todos los eventos se anonimizan y se eliminan los campos sensibles con información de identificación personal (PII) (esto incluye campos opcionalmente PII como properties). Los datos archivados siguen conteniendo el campo user_id, lo que permite realizar análisis por usuario en todos los datos de eventos.
Podrás consultar los datos de los dos últimos años de cada evento en la vista USERS_*_SHARED correspondiente. Además, cada evento tendrá una vista USERS_*_SHARED_ALL que puedes consultar para obtener tanto los datos anonimizados como los no anonimizados.
Datos históricos
El archivo de datos históricos de eventos en Snowflake se remonta a abril de 2019. En los primeros meses en que Braze almacenó datos en Snowflake, se realizaron cambios en el producto que pueden haber provocado que algunos de esos datos se vean ligeramente distintos o tengan algunos valores nulos (ya que en ese momento no pasábamos datos a todos los campos disponibles). Lo mejor es suponer que cualquier resultado que incluya datos anteriores a agosto de 2019 puede diferir ligeramente de lo esperado.
Cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)
Casi todos los registros de eventos que almacena Braze incluyen algunos campos que representan la información personal identificadora (PII) de los usuarios. Algunos eventos pueden incluir la dirección de correo electrónico, el número de teléfono, el ID del dispositivo, el idioma, el sexo y la información sobre la ubicación. Si se envía a Braze la solicitud de olvido de un usuario, anularemos esos campos de PII para cualquier evento que pertenezca a esos usuarios. De este modo, no eliminamos el registro histórico del acontecimiento, pero ahora el acontecimiento nunca podrá vincularse a un individuo concreto.
Consulta de datos compartidos: TIME y rendimiento de las consultas
Los datos de eventos de las vistas de uso compartido de datos (por ejemplo, USERS_BEHAVIORS_CUSTOMEVENT_SHARED) están agrupados (clustered) por el campo TIME. Cuando filtres por el momento en que ocurrió el evento, usa TIME como filtro preferido. Las consultas que restringen filas con TIME suelen tener mejor rendimiento que las que filtran por SF_CREATED_AT, porque la agrupación se alinea con la hora del evento.
| Campo | Significado |
|---|---|
TIME |
Marca de tiempo Unix en la que ocurrió el evento. Úsalo preferentemente al filtrar por el momento en que ocurrió. |
SF_CREATED_AT |
Marca de tiempo en la que la fila se cargó en Snowflake (hora de ingesta). |
Velocidad, rendimiento y coste de las consultas
La velocidad, el rendimiento y el coste de cualquier consulta que se ejecute sobre los datos dependen del tamaño del almacén que uses para consultarlos. En algunos casos, según la cantidad de datos a los que accedas para el análisis, puede que necesites usar un tamaño de almacén mayor para que la consulta se complete correctamente. Snowflake ofrece excelentes recursos para determinar qué tamaño usar, como Resumen de almacenes y Consideraciones sobre almacenes.
Para ver un conjunto de consultas de ejemplo que puedes consultar al configurar Snowflake, echa un vistazo a nuestros ejemplos de consultas de muestra y de configuración del canal de eventos ETL.
Para obtener instrucciones de configuración, consulta Ingesta de datos en la nube: integraciones con almacenes de datos.